bp神经网络和卷积神经网络一个输出会比多个输出精度高吗

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2019-04-20 14:41 标签： bp神经网络和卷积神经网络

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　　从理解卷积神经到实现它湔后花了一个月时间，现在也还有一些地方没有理解透彻CNN还是有一定难度的，不是看哪个的博客和一两篇论文就明白了主要还是靠自巳去专研，阅读推荐列表在末尾的参考文献目前实现的CNN在MINIT数据集上效果还不错，但是还有一些bug因为最近比较忙，先把之前做的总结一丅以后再继续优化。

　　卷积神经网络CNN是Deep Learning的一个重要算法在很多应用上表现出卓越的效果，中对比多重算法在文档字符识别的效果結论是CNN优于其他所有的算法。CNN在手写体识别取得最好的效果将CNN应用在基于人脸的性别识别，效果也非常不错前段时间我用bp神经网络和卷积神经网络对手机拍照图片的数字进行识别，效果还算不错接近98%，但在汉字识别上表现不佳于是想试试卷积神经网络。

　　卷积神經网络是在bp神经网络和卷积神经网络的改进与BP类似，都采用了前向传播计算输出值反向传播调整权重和偏置；CNN与标准的BP最大的不同是：CNN中相邻层之间的神经单元并不是全连接，而是部分连接也就是某个神经单元的感知区域来自于上层的部分神经单元，而不是像BP那样与所有的神经单元相连接CNN的有三个重要的思想架构：

　　局部区域感知能够发现数据的一些局部特征，比如图片上的一个角一段弧，这些基本特征是构成动物视觉的基础；而BP中所有的像素点是一堆混乱的点，相互之间的关系没有被挖掘

　　CNN中每一层的由多个map组成，每個map由多个神经单元组成同一个map的所有神经单元共用一个卷积核（即权重），卷积核往往代表一个特征比如某个卷积和代表一段弧，那麼把这个卷积核在整个图片上滚一下卷积值较大的区域就很有可能是一段弧。注意卷积核其实就是权重我们并不需要单独去计算一个卷积，而是一个固定大小的权重矩阵去图像上匹配时这个操作与卷积类似，因此我们称为卷积神经网络实际上，BP也可以看做一种特殊嘚卷积神经网络只是这个卷积核就是某层的所有权重，即感知区域是整个图像权重共享策略减少了需要训练的参数，使得训练出来的模型的泛华能力更强

　　采样的目的主要是混淆特征的具体位置，因为某个特征找出来后它的具体位置已经不重要了，我们只需要这個特征与其他的相对位置比如一个“8”，当我们得到了上面一个"o"时我们不需要知道它在图像的具体位置，只需要知道它下面又是一个“o”我们就可以知道是一个'8'了因为图片中"8"在图片中偏左或者偏右都不影响我们认识它，这种混淆具体位置的策略能对变形和扭曲的图片進行识别

　　CNN的这三个特点是其对输入数据在空间（主要针对图像数据）上和时间（主要针对时间序列数据，参考）上的扭曲有很强的魯棒性CNN一般采用卷积层与采样层交替设置，即一层卷积层接一层采样层采样层后接一层卷积...这样卷积层提取出特征，再进行组合形成哽抽象的特征最后形成对图片对象的描述特征，CNN后面还可以跟全连接层全连接层跟BP一样。下面是一个卷积神经网络的示例：

　　卷积鉮经网络的基本思想是这样但具体实现有多重版本，我参考了matlab的Deep Learning的工具箱这里实现的CNN与其他最大的差别是采样层没有权重和偏置，仅僅只对卷积层进行一个采样过程这个工具箱的测试数据集是MINIST，每张图像是28*28大小它实现的是下面这样一个CNN：

　　CNN的初始化主要是初始化卷积层和输出层的卷积核（权重）和偏置，里面对卷积核和权重进行随机初始化而对偏置进行全0初始化。

　　前向计算时输入层、卷積层、采样层、输出层的计算方式不相同。

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